这是输入的框架：

我使用RetinaFace检测了所有人脸并生成了通用的csv文件。这是我的csv文件：

,bbox,score,landmarks0,"[1811, 850, 1948, 1013]",0.999666452407836,"[[1828, 911], [1887, 913], [1841, 942], [1832, 974], [1876, 976]]"1,"[346, 1285, 503, 1468]",0.9996420145034791,"[[365, 1361], [424, 1348], [385, 1395], [390, 1426], [439, 1416]]"2,"[1543, 1418, 1702, 1618]",0.9995224475860591,"[[1578, 1514], [1647, 1498], [1619, 1554], [1610, 1585], [1658, 1572]]"

（以上仅展示部分行）。

为了展示我用RetinaFace检测到所有人脸的输出图像：然而，我无法单独获取人脸：

frame = cv2.imread('input.jpg')x,y,w,h = [1811, 850, 1948, 1013] # 其中一个边界框plt.imshow(frame[y:y+h, x:x+w])

这并没有给出正确的人脸位置。我得到的输出是：

回答：

我查看了retinaface的代码，发现边界框是通过以下方式提取的：链接

x_min, y_min, x_max, y_max = annotation["bbox"]

使用与上述索引类似的索引对我来说效果很好。

x,y,w,h = labelplt.imshow(frame[y:h, x:w])